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使用卷积网络学习条件可变形模板
我们开发了一个用于构建可变形模板的学习框架，该模板在许多图像分析和计算解剖学任务中起着基础性作用。用于模板创建和图像与模板对齐的传统方法经历了数十年的丰富技术发展。在这些框架中，模板是使用模板估计和对齐的迭代过程构建的，这通常在计算上非常昂贵。部分由于这一缺点，大多数方法为整个图像群体计算单个模板，或为数据的特定子组计算几个模板。在这项工作中，我们提出了一个概率模型和有效的学习策略，该模型和有效的学习策略可以产生通用或条件模板，并与一个神经网络联合使用，该神经网络可以有效地将图像与这些模板对齐。我们展示了该方法在各种领域的实用性，特别关注神经成像。这对于不存在预先存在的模板的临床应用特别有用，或者使用传统方法创建新模板的成本可能过高。我们的代码和地图集可作为 VoxelMorph 库的一部分在线获取，网址为 http://voxelmorph.csail.mit.edu 。
森林砍伐对马达加斯加菲律宾沿海社区的影响，
摘要：拟议的研究论文探讨了4个LMIC的沿海社区中森林砍伐的关键问题。这些LMIC包括菲律宾，马达加斯加，索马里和印度尼西亚。根据以下标准选择了这些国家：红树林在其生态系统中的突出，农业和住房在森林中的扩展以及它们在创造二氧化碳排放方面的突出。森林砍伐对这些社区之间的气候变化和生物多样性产生了重大影响，从而导致生物多样性丧失，生态系统的破坏和人畜共患溢出；强调和探索气候变化与森林砍伐之间的相互联系。此外，本研究还提供了政策建议，潜在的解决方案和适应性措施，包括可持续的生活和增加政府参与。
DNA：用于模板的可变形神经关节网络...
在本文中，我们提出了一种新型的可变形神经关节网络 (DNA-Net)，这是一种基于无模板学习的方法，用于从单个 RGB-D 序列进行动态 3D 人体重建。我们提出的 DNA-Net 包括一个神经关节预测网络 (NAP-Net)，它能够通过学习预测一组关节骨骼来跟随输入序列中人体的运动，从而表示人体的非刚性运动。此外，DNA-Net 还包括有符号距离场网络 (SDF-Net) 和外观网络 (Color-Net)，它们利用强大的神经隐式函数来建模 3D 几何和外观。最后，为了避免像以前的相关工作那样依赖外部光流估计器来获得变形线索，我们提出了一种新的训练损失，即基于易到难几何的损失，这是一种简单的策略，它继承了倒角距离的优点来实现良好的变形引导，同时仍然避免了其对局部不匹配敏感性的限制。DNA-Net 以自监督的方式直接在输入序列上进行端到端训练，以获得输入对象的 3D 重建。DeepDeform 数据集视频上的定量结果表明，DNA-Net 的表现优于相关的最先进方法，并且有足够的差距，定性结果还证明我们的方法可以高保真度和细节重建人体形状。
基于二维稀疏心脏磁共振成像的三维双心室心脏形状重建和建模的神经变形模型
我们提出了一种新颖的神经可变形模型 (NDM)，旨在从二维稀疏心脏磁共振 (CMR) 成像数据中重建和建模心脏的三维双心室形状。我们使用混合可变形超二次曲面对双心室形状进行建模，该超二次曲面由一组几何参数函数参数化，能够进行全局和局部变形。虽然全局几何参数函数和变形可以从视觉数据中捕捉到总体形状特征，但可以学习局部变形（参数化为神经微分同胚点流）来恢复详细的心脏形状。与传统可变形模型公式中使用的迭代优化方法不同，可以训练 NDM 来学习此类几何参数函数、来自形状分布流形的全局和局部变形。我们的 NDM 可以学习以任意尺度加密稀疏心脏点云并自动生成高质量的三角网格。它还可以隐式学习不同心脏形状实例之间的密集对应关系，以实现准确的心脏形状配准。此外，NDM 的参数直观，医生无需复杂的后处理即可使用。大型 CMR 数据集上的实验结果表明，NDM 的性能优于传统方法。
用于可变形医学图像配准的相关感知粗到精 MLP
可变形图像配准是医学图像分析的基本步骤。最近，Transformer 已用于配准，其表现优于卷积神经网络 (CNN)。Transformer 可以捕获图像特征之间的长距离依赖性，这已被证明对配准有益。然而，由于自注意力的计算/内存负载高，Transformer 通常用于下采样特征分辨率，无法捕获全图像分辨率下的细粒度长距离依赖性。这限制了可变形配准，因为它需要每个图像像素之间精确的密集对应关系。没有自注意力的多层感知器 (MLP) 在计算/内存使用方面效率高，从而可以捕获全分辨率下的细粒度长距离依赖性。然而，MLP 尚未在图像配准中得到广泛探索，并且缺乏对医学配准任务至关重要的归纳偏差的考虑。在本研究中，我们提出了第一个基于相关感知 MLP 的配准网络 (CorrMLP) 用于可变形医学图像配准。我们的 CorrMLP 在新颖的粗到细配准架构中引入了关联感知多窗口 MLP 块，该架构可捕获细粒度多范围依赖性以执行关联感知粗到细配准。对七个公共医疗数据集进行的大量实验表明，我们的 CorrMLP 优于最先进的可变形配准方法。
Woolworths Group no-deforestation政策
我们的No fortestation目标旨在从2025年12月31日开始将我们的主要森林砍伐商品传达给No-deforestation标准。在《供应商指南附件》中详细介绍了供应商和贸易伙伴如何为相关商品提供支持的指导。一旦我们进一步发展了澳大利亚的新鲜牛肉，将对本政策进行更新，以最终确定符合国际要求的定义和方法，同时反映了澳大利亚农业的独特景观和实践。新鲜牛肉的供应商指南将在此日以后单独发布。对于我们的新西兰业务，在新西兰生产的新鲜牛肉不在此政策范围内考虑。此政策可能会发生变化，并且可以通过与我们自己的品牌供应商和供应商品牌贸易伙伴的参与过程进行更新。随后的任何更新都将传达给我们的供应商和贸易伙伴。
pol.020政策 - 净零森林砍伐：茶咖啡大豆和甘蔗糖采购V7主文件
背景Woolworths Group的目的是共同创造更好的体验，以度过美好的明天。与我们的目标相吻合，以积极影响我们的星球，我们正在努力使客户更容易通过负责任的方式来源商品，从而为自然和社区带来更积极的成果，从而使客户更容易做出可持续的选择。我们的森林砍伐方法是两个方面，重点是针对我们主要的森林砍伐商品（棕榈油；可可（Cocoa; cocoa; sockfeed incopfeed;牛肉（澳大利亚）和纸，纸浆和木材）和我们的其他商品的净方法，我们的其他商品的方法仍然是poce（咖啡，咖啡，茶，茶）和食物（in-cudue），以及零含量。我们打算以环境和社会负责的方式来采购这些商品，以确保它们是：
Jason M. Eisner-约翰·霍普金斯计算机科学可鲁棒分析的神经纹理可变形网格 -
人类的视野比在分布外情景下表现出的鲁棒性更高。它已经通过逐个合成的分析来猜想这种鲁棒性益处。我们的论文通过通过渲染和能力算法在神经特征上进行近似分析，以一致的方式制定三重视觉任务。在这项工作中，我们引入了神经丝线可变形的网格（NTDM），该网格涉及具有变形几何形状的OBJECT模型，该模型允许对摄像机参数和对象几何形状进行优化。可变形的网格被参数化为神经场，并被全表面神经纹理图所覆盖，该图被训练以具有空间歧视性。在推断过程中，我们使用可区分渲染来最大程度地重建目标特征映射，从而提取测试图像的特征图，然后对模型的3D姿势和形状参数进行优化。我们表明，在现实世界图像，甚至在挑战分布外情景（例如闭塞和主要转变）上进行评估时，我们的分析比传统的神经网络更强大。在经常性能测试测试时，我们的算法与标准算法具有竞争力。
在非线性培养基存在下与变形二项式场相互作用的四级三脚架原子的量子信息
摘要本文研究了一个四级三脚架原子系统的相互作用动力学，该系统耦合到Kerr-Medium内的Q呈现的二项式场状态。相互作用模型结合了时间依赖性耦合参数和引人入胜的参数，为描述原子野外相互作用提供了更适应性的框架。特别的重点放在研究Q的形式，时间依赖性耦合参数，失调参数和KERR非线性如何影响系统的保真度属性和线性熵动力学。我们的结果表明，所考虑的参数的影响对原子场纠缠和忠诚有重大影响。这些发现提供了对受控量子系统的宝贵见解，并具有量子信息处理和非线性量子光学器件中的潜在应用。